基于端口识别的网络流量分类模式的改进

• 作者: 王倪
• 来源期刊: 电脑知识与技术：学术交流
• 学科: 工学
• 关键词: 网络流量 分类模式 端口识别 统计特征
• 年，卷（期）: 2017,（1X）
• 页码范围: 52-53
• 页数: 2页
• 分类号: TP393

摘要

随着因特网规模的逐渐扩大,用户对网络提供的服务有了更高的要求,在此背景下流量分类方法的改进与优化得到了计算机网络领域的广泛关注。以往的流量分类往往是根据不同用户和不同端口号来识别,虽然能够准确地定位到某站点中的具体的通信进程,但并不能够对该类数据进行准确的描述,即只能实现在运输层的端口分类,而无法提供应用层的数据分类,从而也就无法实现针对性的网络通信服务。该文针对这一情况展开研究,在传统的端口分类方式的基础上,引入了目前较流行的自适应深度学习机制,采用自组织映射网络算法实现网络流量合理分类,具有一定的参考借鉴价值。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王倪		4	7	2.0	2.0